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    <title>Document</title>
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    <div class="title">
        <span>研究背景</span>
    </div>
    <p>
        光声断层成像 (PAT) 作为一种无创的混合型生物医学成像技术，兼具了光学成像和声学成像的特有优势，已广泛应用于组织成像、癌症检测、心血管疾病检测和图像引导手术等领域，并逐渐成为临床前和临床研究的重要工具。然而，PAT通常采用有限数量的超声换能器进行光声断层稀疏重建，这导致重建的光声图像存在不必要的伪影，影响图像质量。因此，如何在稀疏视角下实现光声断层成像的高质量重建是值得研究的问题。
    </p>
    <div class="title">
        <span>导读</span>
    </div>
    <p>
        南昌大学成像与视觉表示实验室研究团队提出了一种基于扩散模型的PAT稀疏重建方法，实现稀疏视角下的高质量重建，并有效解决图像伪影问题。该成果以“Sparse-view reconstruction for photoacoustic tomography combining diffusion model with model-based iteration”为题发表于光声领域顶级期刊Photoacoustics。
    </p>
    <div class="title">
        <span>
            主要研究内容
        </span>
    </div>

    <p>研究团队提出将扩散模型引入到PAT稀疏重建中。其中，基于分数的扩散模型作为一种显式的生成模型，其核心是对目标数据的概率密度进行建模。将概率密度函数对数的梯度作为分数函数，通过优化分数网络的方法来估计目标数据的分数函数。并且将扩散模型深度生成网络、随机微分方程 (SDE) 和各采样方法相结合可以实现高质量的数据生成。</p>

    <p>
        扩散模型包括一个正向扩散过程和一个相应的反向SDE过程，如图1所示，通过在前向SDE中加入高斯噪声来扰动数据的分布，在反向SDE中，通过缓慢去除噪声，将先验分布转换为数据。
    </p>
    <img src="https://data.pasanhu.com/KYDT/640.jpg" >
    <p class="font_sall">
        图1 SDE前向和反向过程。
    </p>
    <p>所提方法的流程如图2所示，在训练阶段，基于分数的扩散模型旨在学习目标数据的分布信息。在基于模型的迭代重建中，利用学习到的先验信息作为优化问题的数据一致项的约束，以达到最优解。</p>
    <img src="https://data.pasanhu.com/KYDT/22.jpg">
    <p class="font_sall">图2. 算法流程图。</p>
    <img src="https://data.pasanhu.com/KYDT/33.jpg">
    <p class="font_sall">图3. 所提方法和仅GD在32个投影下仿真血管的重建过程。</p>
    <p>
        研究团队进行了仿真血管、仿体和活体数据实验，以评估所提方法的性能。在仿真血管实验中，将该方法和传统DAS方法、压缩感知方法和U-Net方法进行比较，重建结果如图4所示。当投影数量减少到32时，所提方法的PSNR（峰值信噪比）为38.50 dB，SSIM（结构相似性）为0.97。该方法即使在极稀疏投影下，也可以实现更高质量的重建。
    </p>
    <img src="https://data.pasanhu.com/KYDT/44.jpg">
    <p class="font_sall">
        图4. 不同投影下各方法在仿真血管中的重建结果。
    </p>
    <p>各方法在小鼠体内数据的重建结果如图5所示，可以观察到，基于扩散模型方法重建的结果拥有更高的重建质量，在64投影下，PSNR和SSIM分别可以达到27.52 dB和0.93。实验结果证明了所提方法在实验数据下稀疏重建中的有效性。</p>
    <img src="https://data.pasanhu.com/KYDT/55.jpg"> 
    <p class="font_sall">图5. 各方法在小鼠腹部体内数据中的重建结果。</p>
    <div class="title">
        <span>结论与展望</span>
    </div>
    <p>
        该研究提出了一种基于分数的扩散模型的稀疏重建策略，将数据一致项和深度学习网络学习到的先验信息相结合，并得到一个新的优化问题，最后使用梯度下降算法迭代求解最优问题。为了验证所提方法的有效性，与U-Net方法和DAS方法进行了对比。实验结果验证了两者的结合能够获得更高质量的重建效果，并实现稀疏视角下的高质量重建，有效解决图像伪影问题。
    </p>
    <p>
        南昌大学副教授宋贤林、硕士生汪贵军为文章共同第一作者，刘且根教授为通讯作者。该研究得到国家自然科学基金委、江西省重点研发项目的资助。
    </p>
    <div class="btn">
        <span>文章信息</span>
    </div>
    <p style="text-align: justify;">Song X, Wang G, Zhong W, et al. Sparse-view reconstruction for photoacoustic tomography combining diffusion model with model-based iteration[J]. Photoacoustics, 2023, 33: 100558.</p>
    <p style="text-align: justify;">论文链接   https://doi.org/10.1016/j.pacs.2023.100558</p>
    <div class="btn">
        <span>主要作者</span>
    </div>
    <img src="https://data.pasanhu.com/KYDT/p1.jpg" style="width: 160px; height: 160px; border-radius: 50px;">
    <p>刘且根 国家优秀青年基金获得者，南昌大学教授/博导。为IEEE和CCF等数十个国际国内学术组织的专委会委员，获江西省自然科学奖、吴文俊人工智能等奖项5项。</p>
    <img src="https://data.pasanhu.com/KYDT/p2.jpg" style="width: 160px; height: 160px; border-radius: 50px;">
    <p>宋贤林 南昌大学副教授，硕士生导师，南昌大学成像与视觉表示实验室副主任。于2019年获得华中科技大学光学工程博士学位，研究方向包括智能光电成像、生物医学光学成像和光声成像。</p>
    <img src="https://data.pasanhu.com/KYDT/p3.jpg" style="width: 160px; height: 160px; border-radius: 50px;">
    <p>汪贵军 南昌大学硕士研究生，研究方向为光声断层成像和图像处理。</p>
    <div class="btn">
        <span>团队介绍</span>
    </div>
    <p>南昌大学成像与视觉表示实验室立足于国家战略需求和江西省地方经济发展，紧紧围绕“传感成像-信号处理-增强显示”等过程中的关键技术和工程瓶颈，以成像和视觉表示为基础核心开展系统的研究。近年来，实验室在人才培养和社会服务取得了丰硕成果，先后获得“互联网+”大赛金奖、“中国研究生电子设计竞赛全国总决赛”一等奖等，且于2022年先后获中国体视学学会青年科学技术奖。</p>
    <img src="https://data.pasanhu.com/KYDT/t1.jpg">
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